Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka? 一.背景 在一些业务系统中,模块之间通过引入Kafka解藕,拿IM举例(图来源): 用户A给B发送消息,msg_gateway收到消息后,投递消息到Kafka后就给A返回发送成功.这个时候,其实还没有持久化到mysql中,虽然最终会保持一致性.所以,试想如果Kafka丢消息了,是不是就出大问题了?A认为给B发送消息成功了,但是在服务器内部消息丢失了B并没有收到.   所以,在使用Kafka的时候,有一些业务对消息丢失问题非常的关注.  

1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作(例1):对每个的的年龄加2 object MapValues { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map") val sc = new SparkContext(conf) val list = List(("mobin",22),

一.下载kafka: http://kafka.apache.org/downloads 二.解压 tar -zxvf kafka_2.10-0.10.0.1.tgz 三.kafka需要用到zookeeper,可以是单节点,也可以是zk集群. (1).单节点zk kafka本身自带了一个测试zk,可以使用kafka自带的zk节点来测试. 1.启动单节点zookeeper bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 2.启动k

MapReduce是一种用于大规模数据集的并行计算编程模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.其主要思想Map(映射)和Reduce(规约)都是从函数是编程语言中借鉴而来的,它可以使程序员在不懂分布式底层的情况下轻松的将自己的程序运行在分布式系统上,极大地降低了分布式计算的门槛. 一.执行流程 1.执行步骤(“天龙八部”)  1) map任务处理  ① 读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数:  ② 编写Map映射函数

tableView编辑.tableView移动.UITableViewController tableView的编辑:cell的添加.删除. 使⽤场景: 删除⼀个下载好的视频,删除联系⼈: 插⼊⼀条新的聊天记录等 1.让tableView处于编辑状态 2.指定tableView哪些⾏可以编辑 3.指定tableView编辑的样式(添加.删除) 4.编辑完成(先操作数据源,再修改UI) 移动的步骤 1.让tableView处于编辑状态 2.指定tableView哪些⾏可以移动 3.移动完成 监测移

UITableView实现索引功能     关于UItableView的索引在平时项目中所见不多,最多的就是跟联系人有关的界面,虽然如此,但是作为一个swift开发的程序必须知道的一个技术点,所以今天我吗就来讨论一下周末去实现它.   像iOS中的通讯录,通过点击联系人表格右侧的字母索引,我们可以快速定位到以该字母为首字母的联系人分组.   要实现索引,我们只需要两步操作: (1)实现索引数据源代理方法 (2)响应点击索引触发的代理事件   效果图如下:   代码如下: import UIKit

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   

像iOS中的通讯录,通过点击联系人表格右侧的字母索引,我们可以快速定位到以该字母为首字母的联系人分组.   要实现索引,我们只需要两步操作: (1)实现索引数据源代理方法 (2)响应点击索引触发的代理事件 效果图如下: 代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Scala 配置文件 启动与测试 应用部署 部署架构 应用程序部署 核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构 应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数 共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati

一.前述 今天继续整理几个Transformation算子如下: mapPartitionWithIndex repartition coalesce groupByKey zip zipWithIndex 二.具体细节 mapPartitionWithIndex 类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值. java代码: package com.spark.spark.transformations; import java.util.ArrayList; import

概述 Spark 应用由driver program 组成,driver program运行用户的主函数,在集群内并行执行各种操作 主要抽象RDD: spark提供RDD,是贯穿整个集群中所有节点的分区元素的集合,能够被并行操作. RDDS来源: 1．Hadoop文件系统或支持Hadoop的文件系统中操作一个文件 2．driver program中已存在的scala集合 3．从另一个RDD转换得到 主要抽象shared variables共享变量: 共享变量也可以被并行操作 默认的,当spark

0. 说明 设置分区数量 && 编写自定义分区代码 1. 设置分区数量 分区(Partition) 分区决定了指定的 Key 进入到哪个 Reduce 中 分区目的:把相同的 Key 发送给同一个 Reduce 默认 hash 分区,算法 // 返回的分区号 (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 设置分区数 job.setNumReduceTasks(3); 2. 代码编写 在 [MapReduce_1] 运行

Spark编程指南V1.4.0 ·        简单介绍 ·        接入Spark ·        Spark初始化 ·        使用Shell ·        在集群上部署代码 ·        弹性分布式数据集 ·        并行集合(Parallelized Collections) ·        其它数据集 ·        RDD的操作 ·        基础操作 ·        向Spark传递函数 ·        处理键值对 ·        转换

0背景介绍 随着机器个数的增加.各种服务.各种组件的扩容.开发人员的递增,日志的运维问题是日渐尖锐.通常,日志都是存储在服务运行的本地机器上,使用脚本来管理,一般非压缩日志保留最近三天,压缩保留最近1个月,其它直接删除或迁移到日志服务器上. 运维会将这些日志mount到远程的日志服务器上,然后开发人员使用运维分配的账号登陆堡垒机器跳转到日志服务器上查看不同项目不同机器的日志. 下图是日志服务器某一个项目的所有ip日志目录截图,相信大家传统的查看日志类似这样. 如果你要查阅不同的项目,项目机器数十

Spark中的对象 Spark的Conf,极简化的场景,可以设置一个空conf给sparkContext,在执行spark-submit的时候,系统会默认给sparkContext赋一个SparkConf: Application是顶级的,每个spark-submit就是一个application:官网说明:User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. 每个actio

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息

kafka 权威指南中文版 问题导读 1. 为什么数据管道是数据驱动企业的一个关键组成部分? 2. 发布/订阅消息的概念及其重要性是什么? 第一章 初识 kafka 企业是由数据驱动的.我们获取信息,分析它,处理它,并创造更多的产出.每一个应用程序都会产生数据,无论是日志消息.指标.用户行为.输出报文或者其他类型.每一个字节的数据都有它的作用,传入的数据会告诉接下来需要做什么.为了知道数据的意义,我们需要把数据从它产生的地方,传输到它能够被分析的地方.然后把分析的结果返回到它们能够被执行的地方.

在UICollectionView的布局中,如果每个item的大小都一样那么是十分简单的事情,但是,如果我们想要的每个item大小不一样呢,这个时候,就要对UICollectionViewFlowLayout进行设置了. 比如 我们做一个大小不一样的九宫格 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; //创建一个Layout布局 UICollectionViewFlowLayout *layout = [[UICollectionViewFlowLayo

UICollectionViewDataSource协议 这个协议主要用于collectionView相关数据的处理,包含方法如下: 设置分区数(这个是可选实现的) - (NSInteger)numberOfSectionsInCollectionView:(UICollectionView *)collectionView; 设置每个分区有多少个item(必须实现) - (NSInteger)collectionView:(UICollectionView *)collectionView n

简介 UICollectionView是iOS6之后引入的一个新的UI控件,它和UITableView有着诸多的相似之处,其中许多代理方法都十分类似.简单来说,UICollectionView是比UITbleView更加强大的一个UI控件,有如下几个方面: 1.支持水平和垂直两种方向的布局 2.通过layout配置方式进行布局 3.类似于TableView中的cell特性外,CollectionView中的Item大小和位置可以自由定义 4.通过layout布局回调的代理方法,可以动态的定制每个

UIPickerView是iOS中的原生选择器控件,使用方便,用法简单,效果漂亮. @property(nonatomic,assign) id<UIPickerViewDataSource> dataSource; @property(nonatomic,assign) id<UIPickerViewDelegate>   delegate; 设置数据源和代理 @property(nonatomic) BOOL showsSelectionIndicator; 是否显示选择框,在